马尔科夫状态模型模拟笔记
只是粗略翻译，未校正
此篇文章以RNA MD为舟，主要参考《RNA Structural Dynamics As Captured by Molecular Simulations: A Comprehensive Overview》一文3.2.3: Markov State Models一节。
近年来，马尔科夫状态模型（Markov State Model，MSM）方法在增强采样中得到了广泛的运用，成为热门的增强采样方法之一。马尔科夫模型的方法优势在于它能够从很多短的模拟中获取长时间的动力学特征，可以不需要事先定义反应坐标，从而避免了对整个动力学性质的简化或者是偏差。特别是最近几年大规模的平行计算资源的发展，更加促进了这一方法的应用。